Schlagwort: maschinelles lernen

Wer spricht denn da?

Wer spricht denn da?

Die EML European Media Laboratory GmbH zeigt auf der internationalen Messe CCW 2019 in Berlin, wie Sprachtechnologie im Call-Center für mehr Effizienz und Qualitätskontrolle sorgen kann: durch die automatische Verschriftung, die Erkennung verschiedener Sprecher und eine Stichwortsuche in Echtzeit. Das Heidelberger Unternehmen setzt dafür unter anderem Verfahren der Künstlichen Intelligenz ein.

Berlin/Heidelberg. Das Heidelberger IT-Unternehmen EML European Media Laboratory GmbH ist auch in diesem Jahr wieder auf der CCW, der Fachmesse für Telekommunikation, mit einem eigenen Stand (Halle 2, Stand C19) vertreten. Die Messe findet vom 19. bis 21. Februar in Berlin statt, es werden mehr als 8000 Besucher erwartet. Auf der CCW zeigen die Heidelberger Sprachtechnologen Anwendungen für den Bereich des telefonischen Kundenkontakts, die eingehende Anrufe in Echtzeit in Text umwandeln. Das Erkennungsergebnis kann dann einfach und schnell weiterverarbeitet werden. Mit einer automatischen Sprechererkennung ist es zudem möglich, den erzeugten Text automatisch den am Gespräch beteiligten Sprechern zuzuordnen. Die vorgestellten Systeme sind datenschutztauglich, weil sie „on-premise“, also ohne permanente Datenverbindung nach außen, arbeiten.

Neueste Technologien zur Sprachanalyse

Der „EML Transcription Server“ wandelt die eingehenden Anrufe sofort vollautomatisch und sprecherunabhängig in maschinell durchsuchbaren Text um. Danach klassifiziert der „EML Speech Mining Server“ die Ergebnisse nach vordefinierten Themen-Kategorien, der Häufigkeit von bestimmten Ausdrücken sowie nach Schlüsselwörtern. Er identifiziert häufige, neu auftretende Begriffe und verknüpft die Ergebnisse miteinander. Die Spracherkennung in Echtzeit erlaubt auch die einfache Überprüfung und effiziente Einhaltung der Gesprächsrichtlinien im Call-Center. „Das, was zurzeit als Künstliche Intelligenz durch die Medien geht, ist schon eine Weile unser täglich Brot“,  erläutert EML- Geschäftsführer Prof. Andreas Reuter. „Mit neuronalen Netzen und Deep Learning erreichen wir höchste Erkennungsraten.“  Das System arbeitet in mehreren Sprachen: Neben Deutsch und Englisch bietet das EML die Sprachanalyse unter anderem auch auf Arabisch und Chinesisch an.

Effizienz und Qualitätssicherung: automatische Sprechererkennung

Die EML-Sprachtechnologie erkennt unterschiedliche Sprecher automatisch und ordnet sie im verschrifteten Text den jeweils beteiligten Gesprächspartnern zu. Das gilt nicht nur für Telefonate im Call-Center, sondern auch bei Meetings aller Art: Es muss am Ende nachvollziehbar sein, wer was gesagt hat. Das ist besonders bei Beratungsgesprächen wichtig: So sind Banken und Versicherungen gesetzlich verpflichtet, diese Gespräche zu protokollieren. Die automatische Sprechererkennung des EML macht es möglich. Durch sogenanntes „Beamforming“ lässt sich die Position des Sprechers ermitteln und so das Gesagte einer Person zuordnen. Dies geschieht durch mehrere Mikrofone, die zu einem Array zusammengefasst sind. Die entstandene Transkription macht den genauen Gesprächsverlauf von Besprechungen sprecherspezifisch nachvollziehbar.

Das Besondere daran: Diese Lösung kommt ohne permanente Datenverbindung nach „draußen“ aus, denn die Spracherkennung ist im Gerät selbst installiert. Die Sprachdaten bleiben „on-premise“, also im eigenen Hause.  Die hohen Maßstäbe im Datenschutz legen wir natürlich auch an die Domänenanpassung im Call Center an“, erläutert EML-Entwicklungsleiter Markus Klehr. „Erkennung und Modellanpassung sind on-premise, und so können die strengen europäischen Datenschutzrichtlinien eingehalten werden.“

 Stichwörter automatisch suchen

Die automatische Verschriftung der Anrufe ermöglicht eine effiziente, erweiterte Suche nach bestimmten Schlüsselwörtern. Herkömmliche Systeme müssen bei jedem neuen Suchbegriff alle Anrufe aufs Neue verarbeiten und durchsuchen. Das „Advanced Keyword Spotting“ hingegen findet die Schlüsselwörter in den bereits verschrifteten Texten genauso schnell wie eine Suchmaschine. „Wir unterstützen auch das traditionelle Keyword Spotting (KWS)“, sagt Markus Klehr. „Das Advanced Keyword Spotting bietet aus unserer Sicht aber viel mehr: Damit lassen sich Schlüsselwörter miteinander in Bezug setzen.“

„Your Customer´s Voice“: Maßgeschneidertes Marketing-Tool

Der Call-Center-Betreiber kann die Spracherkennung selbst an seine eigene Anwendungsdomäne anpassen. Zum Beispiel lassen sich bei Einführung eines neuen Produkts sofort die Produktbeschreibung und neue Wörter in das Sprachmodell einfügen. Aktuelle Probleme, aber auch aufkommende Trends werden schnell erkannt.

Durch die Sprachanalyse lässt sich effektiv ermitteln, wie viele Anrufer zum Beispiel bestimmte Produktnamen genannt haben – interessante Informationen für Strategie- und Marketingabteilungen eines Unternehmens. Denn die Anrufe sind authentische Kundenaussagen, anhand derer Produkte, Dienstleistungen und Aktivitäten schneller und direkter angepasst werden können. „Die Call-Center-Mitarbeiter haben so die Möglichkeit, Kommunikation kundenfreundlicher und effizienter zu gestalten“, so Markus Klehr.

19.02-22.02.2019: EML auf der CCW, Berlin, Estrel Convention Center: Halle 2, Stand C19.

 EML European Media Laboratory GmbH

EML European Media Laboratory GmbH wurde von SAP-Mitbegründer Klaus Tschira (1940-2015) als privates IT-Unternehmen gegründet. Das EML entwickelt Software und Technologien in der automatischen Sprachverarbeitung. Schwerpunkt ist die automatische Umwandlung von Sprache in Text (Transkription), die in Telefonie (Speech Analytics, Voice Mail) und mobilen Anwendungen (Voice Texting, Voice Search) eingesetzt wird. www.eml.org

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Über die EML European Media Laboratory GmbH

EML European Media Laboratory GmbH wurde von SAP-Mitbegründer Klaus Tschira (1940-2015) als privates IT-Unternehmen gegründet. Das EML entwickelt Software und Technologien in der automatischen Sprachverarbeitung. Schwerpunkt ist die automatische Umwandlung von Sprache in Text (Transkription), die in Telefonie (Speech Analytics, Voice Mail) und mobilen Anwendungen (Voice Texting, Voice Search) eingesetzt wird. www.eml.org

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Intelligente Instandhaltungslösung für den Schienenverkehr auf Basis von SAP Leonardo

Intelligente Instandhaltungslösung für den Schienenverkehr auf Basis von SAP Leonardo

Tata Consultancy Services (TCS) hat die cloudbasierte Lösung Intelligent Rail Digital Maintenance (iRDM) auf Basis von SAP Leonardo angekündigt, die Bahnkunden bei der digitalen Transformation ihres Geschäfts unterstützt.

Die Lösung von TCS nutzt Technologien wie das Internet der Dinge, Maschinelles Lernen, Advanced Analytics und Big Data von SAP Leonardo, um mit Drohnen Sicherheitsinspektionen durchzuführen. So können Züge, Gleis- und andere Anlagen aus der Ferne überwacht und vorausschauende Wartungsarbeiten durchgeführt werden. Die Funktionalität für die Instandhaltung kann dabei mit den bestehenden Lösungen zum Anlagenmanagement integriert werden. Ziel ist es, Ausfälle kritischer Komponenten zu verhindern, die Sicherheit zu verbessern und die Effizienz zu erhöhen. Durch die Verlängerung des Lebenszyklus können so Investitionskosten in Anlagen reduziert werden.

„Wir freuen uns, mit TCS an dieser Lösung für die Transportbranche zu arbeiten“, sagt Paul Pessutti, verantwortlich für die Branchen Reise, Transport und Gastgewerbe bei der SAP. „Durch die Branchenexpertise, den Qualitätsanspruch und der starken Kundenorientierung der Teams von TCS und SAP unterstützen wir Firmen bei der Transformation zu intelligenten Unternehmen.“

Über die Tata Consultancy Services Deutschland GmbH

Tata Consultancy Services Deutschland GmbH
Tata Consultancy Services (TCS) ist seit 1991 in Deutschland und Österreich tätig. Mit Standorten in Frankfurt, Düsseldorf, Hamburg, München, Stuttgart, Walldorf und Wien arbeitet das Unternehmen für über 100 Kunden, darunter 17 Unternehmen aus dem Aktienindex DAX 30. Seit 2008 betreibt TCS ein regionales Delivery Center in Düsseldorf. Aus dem Rechenzentrum in Frankfurt bietet TCS ein komplettes Portfolio an Cloud-Lösungen für den lokalen Markt. Laut einer Studie des unabhängigen Instituts Whitelane Research ist TCS der IT-Dienstleister mit der höchsten Kundenzufriedenheit in Deutschland. Das Unternehmen ist zudem als ‚Top Employer‘ zertifiziert. Weitere Informationen: www.tcs.com/de

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Tata Consultancy Services Ltd.
Tata Consultancy Services ist seit 50 Jahren Partner global agierender Unternehmen für IT-Dienstleistungen, Beratung und Unternehmenslösungen. TCS bietet ein integriertes und beratungsorientiertes Portfolio einschließlich kognitiver Lösungen für IT-, Geschäfts-, Technologie- und Entwicklungsleistungen. Agile Methoden sind bei TCS der Standard und das ortsunabhängige Liefermodell gilt als Maßstab für Softwareentwicklung.

Als Teil der Tata Group, der größten multinationalen Unternehmensgruppe Indiens, beschäftigt TCS mehr als 400.000 Mitarbeiter in 46 Ländern. Das Unternehmen erzielte im abgelaufenen Geschäftsjahr einen Umsatz in Höhe von 19,09 Milliarden US-Dollar (Stichtag: 31. März 2018). Es ist in Indien an der BSE (früher Bombay Stock Exchange) und NSE (National Stock Exchange) notiert. Aufgrund der Aktivitäten zur Bekämpfung des Klimawandels und des gesellschaftlichen Engagements weltweit ist TCS mehrfach ausgezeichnet worden und in führenden Nachhaltigkeitsindizes genannt. Dazu zählen der Dow Jones Sustainability Index (DJSI), der MSCI Global Sustainability Index und der FTSE4Good Emerging Index. Weitere Informationen: www.tcs.com

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In drei Stufen zum erfolgreichen KI-Projekt

In drei Stufen zum erfolgreichen KI-Projekt

Die Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz werden immer konkreter – vor allem im Industriebereich. Das weckt Hoffnungen, aber auch Ängste. Umso wichtiger ist es, dass Unternehmen genau verstehen, was hinter dem Hype steckt und die Chancen und Risiken sorgfältig abwägen. Mit einem exklusiven Whitepaper gewährt Device Insight IT-Leitern, CIOs und Produktionsleitern anwendungsnahe Einblicke in die „KI in der IoT-Praxis“.

Dass KI gerade für die Industrie immer wichtiger wird, liegt vor allem daran, dass sich die Anwendungsgebiete für die Mensch-Maschine-Interaktion und -Kollaboration zunehmend konkretisieren. Dazu gehören die Fernüberwachung oder auch Fernsteuerung von Produktionsprozessen, die mit modernen Augmented- und Virtual-Reality-Applikationen vereinfacht und beschleunigt werden. Gleichzeitig fürchten viele Verbraucher, es könne durch KI zu einer "Roboterapokalypse" kommen, die die Arbeitsplätze von Millionen von Menschen vernichtet.

So rechnet die Unternehmensberatung PricewaterhouseCoopers vor, dass 35 Prozent der beruflichen Tätigkeiten in Deutschland bis 2030 automatisierbar sind, vor allem im Bereich Transport und Logistik, Produktion und Verkauf. Dem steht ein Mangel von bis zu vier Millionen, meist hochqualifizierten Arbeitskräften entgegen, doch genau hier bietet die KI wiederum auch Perspektiven. Prognosen gehen davon aus, dass digitale Technologien künftig völlig neue Jobarten entstehen lassen, die wir heute noch nicht kennen.

Hohe Erwartungen, hoher Aufklärungsbedarf

„Maschinen können zwar viel, aber sie werden wohl auch in naher Zukunft nicht in der Lage sein, eine Intuition zu entwickeln oder kreativ zu sein“, betont Hendrik Nieweg, Head of Solution Management beim Münchner IoT-Plattformanbieter Device Insight. Die Erwartungen der Industrieunternehmen seien hoch, so Nieweg weiter, doch müsse man durchaus erklären, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kein Allheilmittel sind und es besser ist, mit einfachen Algorithmen und klar definierten Anwendungsfällen anzufangen, statt gleich den ganz großen Wurf zu wagen.

Predictive Maintenance: ein klarer Fall für maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen als Teilbereich der KI eröffnet Industrieunternehmen neue Möglichkeiten und nutzt mathematische Algorithmen, um Muster zu erkennen und daraus neue Handlungsmöglichkeiten abzuleiten. Ein prominenter Einsatzbereich für das maschinelle Lernen ist Predictive Maintenance. Die über Sensoren gelieferten Betriebs- und Produktionsdaten in einer IoT-Plattform zu erfassen, zu speichern und mit ML-Algorithmen auszuwerten, um kritische Maschinenzustände genauer vorhersagen und Wartungsintervalle bedarfsgerechter planen zu können, zählt zu den Kernkompetenzen von Device Insight. Dabei gilt: Je umfangreicher die Datenbasis, desto genauer lässt sich vorhersagen, wann zum Beispiel ein Servicefall oder das "End of Life" eines Bauteils eintritt.

IoT und maschinelles Lernen in drei Stufen

Der Münchner IoT-Spezialist Device Insight arbeitet mit einem dreistufigen ML-Ansatz: Dabei geht es im ersten Schritt darum, Daten zu erfassen und Handlungsbedarf aufzuzeigen, um im zweiten Schritt die gewonnenen Erkenntnisse in eine Rule Engine umzusetzen. Schließlich werden im dritten Schritt mit statistischen Methoden und ML-Algorithmen Prozesse automatisiert und Vorhersagen über Wartungseinsätze getroffen.

Wie das Ganze im konkreten Anwendungsfall funktioniert, erfahren Sie im Whitepaper "Künstliche Intelligenz in der IoT-Praxis – Use Cases und Erfolgsfaktoren". Hier zeigt Device Insight, wie Unternehmen besser mit einfachen Algorithmen und klar definierten Use Cases starten, um ihre Prozesse zu optimieren.

Sie haben Interesse an weiteren Anwendungsfällen oder einem Gespräch mit unserem Experten Hendrik Nieweg, Head of Solution Management? Kommen Sie gerne auf uns zu – wir stehen für Fragen jederzeit zur Verfügung.

Weitere Informationen finden Sie auch hier:

[*] Künstliche Intelligenz: Apokalypse oder Megatrend? Das steckt dahinter
[*] Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen sind kein Allheilmittel
[*] Wie Sie mit einfachen Algorithmen & klar definierten Use Cases starten

Über die Device Insight GmbH

Die 2003 gegründete Device Insight GmbH ist ein spezialisierter Anbieter von Internet of Things-Plattformen, der Unternehmen bei der Digitalisierung im Umfeld von Industrie 4.0 und IoT begleitet. Flaggschiff des Unternehmens ist die cloudbasierte IoT-Plattform CENTERSIGHT® NG. Sie unterstützt die globale Vernetzung von Maschinen, Fahrzeugen, Anlagen und Geräten und stellt Funktionen wie Datenerfassung, Industrial Analytics, Condition Monitoring, Predictive Maintenance und Machine Learning zur Verfügung.

In mehr als 15 Ländern arbeitet Device Insight mit Großunternehmen und mittelständischen Kunden aus verschiedenen Branchen, wie Maschinen- und Anlagenbau, HVAC, Nutzfahrzeuge, Vending, Transport, Energie, sowie aus dem Connected Home-Umfeld zusammen. Der Service von Device Insight reicht dabei von der Business-Case-Analyse über die Implementierung bis hin zum sicheren IT-Betrieb. Device Insight begleitet seine Kunden langfristig bei der Realisierung von IoT-Projektvorhaben und berät als Komplettanbieter hinsichtlich aller Komponenten des IoT-Ökosystems. Das Unternehmen ist in sechs Kategorien der „ISG Provider Lens – Germany 2018“ der ISG Information Services Group gelistet. In den Bereichen „Industrial Analytics and Visualization“, „IoT Logistics“ und „IoT Production Logistics“ erhielt Device Insight zum dritten Mal in Folge die Auszeichnung als „Internet of Things (I4.0) Platforms, Services & Solutions – Leader Germany“.

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KI und ich – Künstliche Intelligenz im Selbstversuch

KI und ich – Künstliche Intelligenz im Selbstversuch

Trotz faszinierender Erfolge, wie zum Beispiel gegen einen Meister im Go-Spiel zu gewinnen, sind künstliche Intelligenzen noch relativ dumm. Volkhard Bregulla von Hewlett Packard Enterprise attestierte ihnen kürzlich während eines Vortrages am Hasso Plattner Institut, Potsdam einen Intelligenzquotienten von ca. 50 bis 70. Ein durchschnittlicher Mensch erreicht 100.

Die Situation wird sich rasch ändern und unser Leben und Wirtschaften grundsätzlich verändern. Angeblich wird bereits 2029 das Jahr sein, in dem eine künstliche Intelligenz existiert, die schlauer sein wird als jeder Mensch. Elf Jahre, das ist wirklich nicht mehr viel Zeit. Wir sollten uns vorbereiten.

In dieser Situtation hat sich Strategie- und Innovationsberater Uwe Weinreich eine besondere Aufgabe gesetzt. Er will lernen, wie KI-Systeme entwickelt werden und was sie tatsächlich können. Nicht auf hochabstrakter Beraterebene, sondern aus dem Blickwinkel von Entwicklern. Das bedeutet, sich noch einmal von der Pike auf mit Mathematik, Programmiersprachen etc. auseinanderzusetzen und selbst kleine Anwendungen zu programmieren. Möglich wird das durch einen freien Online-Kurs von Microsoft.

Diesen sehr bodenständigen und für Berater untypischen Weg dokumentiert er in einem Block mit dem Titel "KI und ich" ( https://lean-digitization.com/… ) und lässt damit die Öffentlichkeit bei seinen Gehversuchen, Stolpern und ggf. seinem Scheitern zusehen. Ein Erkenntnisgewinn wird es auf jeden Fall.

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Verschwendete Wochen des Einzelhandels: Verlorene Zeit beim aufwendigen Vorbereiten der Handelstreffen

Verschwendete Wochen des Einzelhandels: Verlorene Zeit beim aufwendigen Vorbereiten der Handelstreffen

Exklusive Forschung von dunnhumby mit führenden Einzelhandelsunternehmen Europas zeigt, wie leicht anwendbare Algorithmen des maschinellen Lernens Einzelhandelsexperten bei der Indentifiziererung von Ursachen für Leistungsschwankungen unterstützen.

Die exklusive Forschung von dunnhumby durchgeführt mit führenden Einzelhandelsunternehmen Europas zeigt:

  • Die Mehrheit (94%) ist sich einig, dass Handelstreffen wichtig sind, um persönlichen Erfolg zu erzielen.
  • Die/der durchschnittliche/r Einzelhandelskauffrau/ -mann benötigt 2 Stunden und 23 Minuten, um sich auf Handelsbesprechungen vorzubereiten.
  • Wichtige Erkenntnisse fehlen doch öfter und fast die Hälfte (43%) spricht Leistungsprobleme nicht an.
  • Die Mehrheit (68%) möchte weniger Zeit für Datenanalyse und mehr Zeit für Problemlösung aufwenden.

Die neueste Studie von dunnhumby – dem führenden Daten- und Forschungsunternehmen – zeigt, dass obgleich Führungskräfte im Einzelhandel Handelstreffen als wichtige Meilensteine für die geschäftliche (95%) und persönliche (94%) Entwicklung halten, die Vorbereitungszeit für Handelstreffen jedoch weniger effektiv zur Zielverfolgung genutzt wird.

Die/ der durchschnittliche/r Einzelhandelskauffrau/ -mann benötigt 2 Stunden und 23 Minuten für entsprechende Vorbereitungen – dies entspricht mehr als drei Wochen pro Jahr – wichtige Einsichten fehlen allerdings häufig auf der Tagesordung. Fast die Hälfte (43%) gibt an, dass Leistungsprobleme kaum diskutiert werden, obwohl die Befragten auch angeben, dass eine schnelle Diagnose von Verkaufsproblemen ihrem Unternehmen den größten Wettbewerbsvorteil verschaffen würde.

Die Forschung legt nahe, dass wichtige Einsichten aufgrund von Herausforderungen bei der Datenanalyse vernachlässigt werden. Die Interpretation von Daten zählt zu den zeitaufwendigsten Aktivitäten beim Vorbereiten auf Handelsbesprechungen. Fast ein Drittel (32%) gibt an, die meiste Zeit damit zu verbringen, die Beziehung zwischen Umsatzveränderungen und Hauptartikeln, Kunden, Körben und Fillialen zu ermitteln.

Dave Clements, Global Retail Director bei dunnhumby, sagt: "Handelstreffen sind zentrale Ereignisse auf die sich Einzelhändler verlassen müssen, um Ursachen für Probleme zu ermitteln und Effektivität ihrer eigenen Strategien zu demonstrieren. Dennoch ist die Zeit, die aktuell für Besprechungen aufgewandt wird, vier mal so groß, im Gegensatz zu einem automatisierten Verfahren von Analysen und Berichten . Nun ist es nicht ungewöhnlich, dass eine große Anzahl der Beteiligten in Besprechungen involviert ist und wir uns vor einer Menge verschwendeter Ressourcen wiederfinden. Daher muss es Priorität werden Mitarbeitern zu helfen, sich so effizient wie möglich auf Handelstreffen vorzubereiten und gleichzeitig die Qualität der Erkenntnisse zu verbessern, um die geschäftliche und persönliche Leistung zu steigern."

Taten sprechen mehr als Worte

Die Studie ergab, dass Einzelhändler davon ausgehen, in Handelstreffen Probleme zu erkennen (68%) und entsprechende Maßnahmen zu treffen (61%). Es gibt eine klare Vorstellungen von der Erfolgsstrategie seitens der Einzelhändler: die Mehrheit (80%) will mehr Zugriff auf umsetzbare Erkenntnisse, während mehr als zwei Drittel (68%) weniger Zeit für Datenanalyse und mehr Zeit für Problemlösung benötigen.
Clements fährt fort: "Der Ehrgeiz, sich auf Problemlösungen zu konzentrieren ist da, allerdings haben Einzelpersonen Schwierigkeiten Antworten in den Daten zu finden. Mit zeitnahen und aufschlussreichen Informationen, mit Auswirkung auf die Unternehmensleistung, läßt sich tatsächlich weniger Zeit für Analyse und mehr Zeit für Problemlösung aufwenden, um somit der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein."

Landesvergleich in Europa

Die Herausforderungen im Bereich Handel schwanken leicht in Europa:

  • Handelsexperten in Spanien weisen den höchsten Zeitaufwand für Handelstreffen auf (2,6 Stunden), gefolgt von Großbritannien (2,59 Stunden), Deutschland (2,18 Stunden) und Frankreich (2,17 Stunden).
  • Deutsche Einzelhändler vernachlässigen eher Diskussionen über Leistungsschwankungen (54%) im Vergleich zu Spanien (49%), Großbritannien (35%) und Frankreich (34%).
  • In Frankreich wird die Zeit am ehesten genutzt, um sich auf Maßnahmen zur Lösung bei Handelsfragen zu einigen (68%), vor dem Vereinigten Königreich (62%), Deutschland (58%) und Spanien (58%).
  • In Großbritannien sind Einzelhändler am höchsten von der zur Verfügung stehenden Datenmenge betroffen (64%), gefolgt von Deutschland (56%), Frankreich (40%) und Spanien (36%).
  • Ebenfalls sind britischen Einzelhändler dazu geneigt weniger Zeit für Datenanalyse aufzuwenden und mehr Zeit für Problemlösung (75%) zu investieren, im Vergleich zu Spanien (68%), Deutschland (66%) und Frankreich (60%).

Clements fügt hinzu: "Eine Gemeinsamkeit, die alle Länder aufweisen, ist der enorm schnelle Wandel dem der Handel heute gegenübersteht. Maschinelles Lernen und automatisierte Intelligenz helfen Experten, schnelle und datengestützte Entscheidungen zu treffen, sodass Verkaufsprobleme frühzeitig erkannt werden und Ziele innerhalb der Organisation erreicht werden."

Klicken Sie hier für weitere Informationen für dunnhumby Performance Diagnosis.
Laden Sie hier den vollständigen Forschungsbericht herunter.

Über dunnhumby Berlin c/o Sociomantic Labs

Dunnhumby ist ein weltweit führender Anbieter von Customer Data Science und Pionier bei der Nutzung von Big Data für das Wachstum von Einzelhändlern und Marken seit 1989. Mit 46 Niederlassungen in 27 Ländern bietet der strategische Prozess von dunnhumby, firmeneigene Erkenntnisse und Multichannel-Medien einen Wettbewerbsvorteil u. a. für Kunden wie Coca-Cola, Homeplus, L’Oreal, Monoprix, Procter & Gamble, Raia Drogasil, Raleys, Shoprite, Tesco und Whole Foods Market. Durch die Anwendung der Erkenntnisse von rund 800 Millionen Einkäufern weltweit mit Spezialisierung auf Kundenwissen, Kundenbindung, Preisgestaltung und Promotions, Category Management und Lieferantenkooperation – optimiert dunnhumby die Dateninvestitionen der Einzelhändler, entwickelt internes Know-how und erstellt maßgeschneiderte Lösungen, die Margen, Umsatz und Gewinn in wettbewerbsfähigen Umgebungen steigern. Besuchen Sie www.dunnhumby.com und entdecken Sie mehr.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

dunnhumby Berlin c/o Sociomantic Labs
Paul-Lincke-Ufer 39/40
10999 Berlin
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Ansprechpartner:
Eugenia Asselborn
Marketing Manager D-A-CH
E-Mail: eugenia.asselborn@dunnhumby.com
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Planungsamt der Bundeswehr testet intergator

Planungsamt der Bundeswehr testet intergator

Im Rahmen eines CD&E-Vorhabens „MErk“ (Management von Erkenntnissen) wird derzeit das Produkt intergator der Firma interface projects GmbH aus Dresden getestet. Dabei geht es vorrangig um das Erschließen von Wissen, welches im Intranet der Bundeswehr vorhanden, aber ohne geeignete Werkzeuge nur schwer auffindbar ist.

Ausschlaggebend für das Planungsamt der Bundeswehr waren insbesondere Funktionalitäten von intergator im Bereich Cognitive Search und die Fähigkeit für Machine Learning on Premise.

Über Planungsamt der Bundeswehr

Das Planungsamt der Bundeswehr ist eine dem Bundesministerium der Verteidigung unmittelbar nachgeordnete höhere Kommandobehörde, welche militärisch und zivil besetzt ist. Das Planungsamt ist für den nicht-ministeriellen Anteil des Planungsprozesses verantwortlich. In dieser Funktion führt es alle Planungsschritte in den dem Ministerium nachgeordneten Bereich zusammen. Als alleiniger Bedarfsträger für alle militärischen und zivilen Organisationsbereiche der Bundeswehr gewährleistet das Planungsamt eine bundeswehrgemeinsame Planung aus einer Hand. Zudem erstreckt sich die wissenschaftliche Unterstützung des Planungsamtes auf alle Gestaltungsfelder und Planungskategorien der Bundeswehr.

Über die interface projects GmbH

Die interface projects GmbH ist mit dem eigenen Produkt intergator einer der führenden deutschen Anbieter für Enterprise Search- und Informationsmanagement-Lösungen. Unabhängig von Branche und Größe unterstützt intergator die intelligente Informationserschließung in jeder Organisation. Inhalte aus verschiedenen Datenquellen werden systemübergreifend aggregiert und analysiert.

intergator ist eine auf maschinellen Lernverfahren basierende intelligente, systemübergreifende Suchmaschine und Wissensmanagement- und Analytics-Plattform. Nutzer können mit intergator sicher, schnell und komfortabel auf die internen und externen Informationsbestände einer Organisation zugreifen und über das Suche-basierte Dashboard personalisierte unternehmens- und prozessrelevante Informationen abrufen.

Im Gegensatz zur einfachen Volltextsuche lässt intergator den Nutzer nicht mit tausenden Treffern allein, sondern bietet elegante und äußerst effiziente Möglichkeiten, um in den Ergebnissen zu navigieren, diese einzuschränken oder zu erweitern. Möglich wird das durch eine automatische Verschlagwortung, Erkennung von Eigennamen und Zusammenhängen.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

interface projects GmbH
Zwinglistraße 11/13
01277 Dresden
Telefon: +49 (351) 3180964
Telefax: +49 (351) 3361187
https://www.intergator.de

Ansprechpartner:
Nadia Hilger
Marketing
Telefon: +49 (351) 3180953
E-Mail: nadia.hilger@interface-projects.de
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Empolis gehört zu führenden Anbietern für Industrial Analytics & Visualization

Empolis gehört zu führenden Anbietern für Industrial Analytics & Visualization

Die Empolis Information Management GmbH ist bestens für das Internet der Dinge gerüstet. Der renommierte "ISG Provider Lens Germany 2018" hat Empolis als einen der führenden Anbieter in Deutschland im Segment "Industrial Analytics und Visualization" ausgezeichnet.

Die ISG-Analysten haben die Fähigkeiten von 74 Anbietern verglichen, große Mengen industrieller Maschinen- und Anlagendaten zu analysieren und auf eine Weise zu visualisieren, dass Anwender daraus neue Erkenntnisse gewinnen können. Zusammen mit Atos, Bosch SI, Deutsche Telekom, Device Insight, IBM, PTC und SAP gehört Empolis zu den besten acht Anbietern in Deutschland.

"Aufgrund ihrer im Laufe der Jahre entwickelten und kontinuierlich wachsenden Kundenbasis verfügt Empolis über große Kenntnisse und Erfahrung zu aktuellen Anwendungsfällen im Internet der Dinge, lautet das Urteil der ISG-Analysten. Zudem sei ein Partnernetzwerk aufgebaut worden, das klar auf das Internet der Dinge fokussiert sei.

Aktuell wichtigste Anwendungsfälle für diese Technologien sind die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) und Analysen für Remote Monitoring, also die Überwachung der Anlagen aus der Ferne. "Wir erfassen und analysieren die Daten- und Sensorströme von Maschinen und Anlagen in Echtzeit. Mithilfe intelligenter Technologien wie Deep Learning berechnen wir anhand der Zeitreihendaten exakt, wann der Verschleiß einer Maschine so hoch ist, dass Komponenten ausgetauscht werden müssen – und zwar bevor die Anlage ungeplant stillsteht", erklärt Dr. Stefan Wess, CEO der Empolis, einen besonders für den Maschinenbau wichtigen Einsatzfall.

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Empolis Information Management
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67657 Kaiserslautern
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http://www.empolis.com

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Dirk Brandes
PR Manager
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Martina Tomaschowski
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